全球最大规模类脑计算机，浙大造！
浙江大学脑机智能全国重点实验室发布了全球规模最大的类脑计算机——" Darwin Monkey（悟空）"。
这台计算机采用第三代类脑芯片 Darwin 3 构建（该芯片由浙江大学联合之江实验室于 2023 年研制成功），拥有超过20 亿个脉冲神经元与1000 亿突触连接，首次在工程系统中逼近猕猴大脑的神经元规模，并将系统消耗降低至 2000 瓦，是国际上首台突破 20 亿神经元的神经拟态类脑计算机。
据实验室负责人潘纲教授介绍，团队已在该计算机上成功部署了多个智能应用，它不仅可以运行 DeepSeek 等类脑大模型，还可以模拟不同神经元规模的动物大脑。
可以说，这一发明不仅在工程层面为人工智能的发展奠定了基础，还将在神经科学领域为建模大脑提供新的可能性。
全球最大的类脑计算机
被誉为现代神经科学之父的圣地亚哥 · 拉蒙 · 卡哈尔，曾划时代地指出"神经元是大脑的独立功能单元"。这一观点不仅奠定了神经元学说的基础，也为后来的类脑计算架构提供了理论支持。
在人脑中，数百亿个（约 860 亿）神经元协同传递信号，构筑起了远超当前人工智能系统的生物智能架构。
为此，神经拟态类脑计算试图通过人工神经元和突触，模拟大脑的计算机制，让智能系统模仿人类决策、学习和记忆等功能，从而实现更高效的信息处理。
"悟空"计算机就由此而来。
达尔文 3 代芯片
悟空计算机配备了960 颗实验室自研的达尔文 3 代（Darwin3）类脑计算芯片，其支持的脉冲神经元规模超过20 亿（人脑约有 860 亿），可产生超过1000亿个突触。
达尔文 3 代芯片通过片上神经元和突触电路来模拟生物神经元的行为，信息以"轴突"线上的离散脉冲（类似于生物神经元的动作电位）的形式传递，这种设计使得芯片能够高效地处理时空信息。
每颗达尔文 3 代芯片支持超过235 万个脉冲神经元和数亿个突触，并支持受大脑启发的专用计算指令集和神经拟态在线学习机制，这使其成为目前构建的最大规模的神经拟态类脑芯片之一。
（注：相较于传统的人工神经网络，脉冲神经网络 ( Spiking neural networks，SNN ) 使用离散的脉冲或信号而不是连续的值来表示和传输数据，从而更紧密地模拟生物神经元的功能）
作为浙江大学与之江实验室联合研制的第三代大规模神经拟态芯片，其主要特点包括：
大规模神经元系统互连与集成架构
Darwin3 是目前神经元规模最大的数字式神经拟态芯片之一，单芯片支持高达 235 万个脉冲神经元。
它采用了 24 × 24 的二维计算节点网格架构，每个节点可以支持多达 4096 个脉冲神经元。这种架构不仅支持大规模神经元的集成，还通过片上网络（NoC）实现了高效的节点间通信。
同时，Darwin3 的设计允许通过片间通信模块在四个方向上扩展连接，支持构建更大规模的神经网络。这种扩展性使得多个 Darwin3 芯片可以集成到一个系统中，进一步提升系统的计算能力。
专用领域指令集（ISA）
Darwin3 的 ISA 包括 10 条主指令，涵盖载入 / 存储操作、状态变量更新、生成脉冲等基本操作，以及一些扩展的算术和逻辑指令。这些指令能够高效表达多种脉冲神经元模型（如 LIF、Izhikevich 等）和学习规则（如 STDP 及其变体）。
通过将常见操作合并到单条指令中，Darwin3 的 ISA 不仅减少了指令存储需求，还显著降低了指令解码时间，提高了计算效率。
连接拓扑高效压缩
Darwin3 采用了一种创新的连接表示机制，能够对常见卷积、全连接、群组等多种网络结构进行灵活压缩。这种机制通过优化连接信息的存储方式，显著减少了存储开销。
此外，与传统设计相比，Darwin3 的最大扇入（Fan-in）和扇出（Fan-out）能力分别提升了 1024 倍和 2048 倍。这种能力的提升使得芯片能够支持更复杂的网络拓扑，同时减少了对物理存储的需求。
事件驱动、低功耗
Darwin3 采用事件驱动（Event-Driven）架构，只有在脉冲到来或需要进行计算时才会激活相关模块。这种设计显著降低了芯片的功耗。
在测试中，Darwin3 的每次突触操作（SOP）能耗低至 5.47 皮焦耳，极大地提升了能效比。这种低功耗特性使得 Darwin3 非常适合在低功耗场景下运行大规模神经网络。
片上学习能力
Darwin3 不仅支持多种本地可编程学习规则（如 STDP、奖惩调制规则等），还将学习状态变量与突触权重常驻芯片内部存储。
这种设计使得芯片能够实现在线自适应更新，支持复杂的神经网络训练。
类脑计算机与系统
在单颗芯片的基础上，每 64 颗达尔文三代芯片组成了一台刀片式神经拟态服务器，15 台这样的服务器才又组成了一台"悟空"类脑计算机。
为了进一步提升集成密度与通信效率，研究团队引入了2.5D 先进封装技术，开发了名为 DarwinWafer 的晶上系统"（System on Wafer, SoW）。
该系统将64颗达尔文三代芯片直接封装在一整块 12 英寸晶圆上，摆脱了传统封装和光罩走线在物理连接中的限制，使所有芯片之间的互连都在微纳米尺度内完成，使互联速度更快、功耗更低。
目前，在悟空类脑计算机上，团队已成功部署包括 DeepSeek 在内的智能应用，并完成了逻辑推理、内容生成和数学求解的任务。
同时，还凭借类脑计算机强大的神经元和突触配置，模拟了包括秀丽线虫、斑马鱼、小鼠以及猕猴等在内的不同神经元规模的动物大脑，为脑科学研究提供了新的手段。
此外，为了进一步释放类脑计算的系统潜力，研究团队还同步开发了一套全新的达尔文类脑操作系统。
该系统采用分层资源管理架构，结合任务负载感知调度与动态时间片分配机制，在兼顾通信带宽与任务特征的前提下，实现了神经拟态任务的高效并行执行与系统资源的智能调优。
悟空类脑系统所依赖的 Darwin3 芯片由浙江大学与浙江省实验室合作于 2023 年研发。该实验室由浙江大学、浙江省政府和阿里巴巴集团共同出资。
在 2020 年，团队发布还发布了受大脑启发的计算机" Darwin Mouse "（米奇），该计算机拥有 1.2 亿个人工神经元。
此前，国际上规模最大的神经拟态类脑计算机是 Intel 在 2024 年 4 月发布的 Hala Point 系统，其神经元规模为 11.5 亿。
对于悟空计算机在当下计算场景中的应用，潘纲教授表示：
一方面，它可以作为人工智能（AI）发展的全新计算基础，为神经科学家提供大脑模拟工具，并为探索大脑工作机制提供新的实验方法，使科学家能够更好地理解大脑，减少对生物实验的需求。
另一方面，"悟空"计算机在模拟人类大脑工作机制的基础上，将超越人脑的计算速度，并为未来类脑人工智能的研究提供强有力的支持。
参考链接：
[ 1 ] https://www.zju.edu.cn/2025/0802/c76699a3072814/page.htm
[ 2 ] https://interestingengineering.com/science/china-world-largest-scale-brain-computer
[ 3 ] https://www.globaltimes.cn/page/202508/1339961.shtml
[ 4 ] https://www.scmp.com/tech/tech-trends/article/3319878/waic-shanghai-china-reveals-new-great-leap-forward-1509-ai-models?module=perpetual_scroll_1_RM&pgtype=article
[ 5 ] https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/38689713/
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